螺旋MRI的网格化数据重建算法比较

螺旋MRI的原始数据是在不均匀的k-空间螺旋轨迹上采样得到的,需要通过网格化算法等手段将数据变成等间距的网格数据后,才能采用FFT进行重建,最后得到供临床使用的图像.本文对Jackson网格化算法和Claudia大矩阵算法的重建速度和图像结果进行了比较,并得出以下结论1)在获得相近图像质量的情况下,Claudia大矩阵重采样算法比Jack-son算法要快且更方便在仪器上实现.2)在Jackson双倍细网格算法的实现方式中,数据驱动插值比网格驱动插值更有效率.3)在Claudia大矩阵重采样算法中,对冗余比大于310∶1的数据进行图像重建的时候,网格点的幅值不平均化比平均化后的效果还要好.这几个结论都将有利于MRI图像重建技术的进一步提高.